Python 机器学习预测初创企业start-up的成功 随机森林+统计可视化

简介：
本项目运用随机森林算法与统计可视化技术，分析影响初创企业成功的因素，通过Python进行机器学习模型构建及预测，为创业提供数据支持。 使用Python编程语言及随机森林回归方法预测初创企业（start-up）的成功率，并通过统计可视化的方法展示结果。此项目涵盖了多个变量如纬度、经度、首次融资年份年龄、最后一次融资年份年龄、首个里程碑事件发生年份年龄、最后一个里程碑事件发生年份年龄以及与资金轮次相关的各项指标，还包括是否咨询性质企业、是否有其他类别标签等特征。 在数据分析和数据挖掘过程中，我们利用了Jupyter Notebook进行编程操作，并采用了numpy, pandas, matplotlib及sklearn等库来处理相关数据。实验结果显示，随机森林回归模型具有较好的预测效果且拟合度较高。通过条形图的形式对关键变量进行了统计展示，帮助理解不同因素对企业成功概率的影响。 整个过程不仅验证了机器学习方法在企业成功率预测中的应用价值，还为后续研究提供了可靠的分析框架和可视化手段。